深度合成算法备案有哪些算法类型，深度图融合生成的是稠密点云

深度合成算法备案有哪些算法类型

　　深度合成算法备案有哪些算法类型?是本文主要内容。小编汇总了部分算法作为参考。这些是目前出现比较多的算法，项目涉及哪些算法就在系统里面进行备案，3个算法就新增3个备案，每个备案里面添加上对应的产品，比如网页，app、小程序等。根据项目多样性玩法，将来还会有更多的算法出现，当然这些算法也需要进行备案，新增的算法在系统里面新增提交备案就行了。

　　一、深度合成算法备案参考依据

　　《互联网信息服务深度合成管理规定》第十九条明确规定，具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应当按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行备案和变更、注销备案手续。深度合成服务技术支持者应当参照履行备案和变更、注销备案手续。尚未履行备案手续的深度合成服务提供者和技术支持者需尽快申请备案。

　　二、深度合成算法备案有哪些算法类型

　　智能对话生成算法：应用于对话生成场景，根据用户输入的文本内容，应用对话模型，生成对话文本回复。

　　虚拟背景算法：应用于视频会议场景，利用人像分割得到像素级背景区域，实现对视频背景区域的模糊或替换，生成背景虚化或背景替换后的视频。

　　语音合成算法：应用于文本转语音场景，服务于音频、视频合成类企业端客户，使用已授权的声优声纹信息，通过API提供文本转语音功能。

　　语音识别算法：应用于语音转文字场景，识别实时录音数据，生成识别后的文本信息。

　　文生图内容生成算法：应用于图像生成场景，利用图文匹配神经网络模型和扩散生成模型，生成与输入文本语义一致的图像。

　　短视频生成合成算法：应用于短视频制作场景，利用生成模型对用户上传图片、视频进行属性编辑或风格转换，生成图片、视频。

　　歌声合成算法：应用于音频生成场景，基于用户歌唱录音数据，提取用户音色特征，制作歌曲。

　　语音克隆算法：应用于音频生成场景，基于用户录音数据，提取用户音色特征，生成与用户音色一致的音频信息。

　　智能客服算法：应用于在线智能客服场景，利用自然语言技术定位用户需求，生成文本、图像、音频、视频等形式的回答。

　　风格迁移算法：应用于视频制作场景，根据用户选择的模板，修改用户上传图片的风格，生成风格化视频。

　　人脸融合算法：应用于人脸图像、视频生成场景，将用户上传的照片与特定形象进行面部融合，生成融合用户面部特征的人脸图像、视频。

　　动作驱动算法：应用于人脸视频生成场景，将用户上传的照片与模板视频进行面部融合，生成与模板视频的人像表情和动作一致的人脸视频。

　　人脸属性编辑算法：应用于人脸图像编辑场景，通过修改用户上传照片中人脸属性信息，改变照片人物的外貌特征。

　　图像深度合成类算法：应用于图像生成场景，基于图像内容理解结果，实现对用户上传照片的艺术化重新生成。

　　大模型算法：应用于开放域对话生成场景，利用文本、代码、prompt数据及用户反馈数据训练AI大模型，服务于问答、咨询类的企业端客户，通过API提供文本生成服务。

　　表情动作复刻算法：应用于形象图片制作场景，识别照片中人物表情动作，生成淘宝人生形象图片。

　　图像识别文字算法：应用于即时通讯场景，提取识别图片中文字，生成提取后的文本信息。

　　翻译算法：应用于即时通讯场景，实现对特定语种的翻译服务，生成翻译后文本信息。

　　智能美化特效算法：应用于图像生成场景，服务于图像编辑类的企业端客户，通过API提供人脸图像美颜功能。

　　特效算法：应用于图像、视频生成场景，基于人像理解技术和视频剪辑技术实现对用户上传图片或视频的渲染处理与格式转换，生成编辑处理后图像或视频。

　　绘图生成合成算法：应用于图像生成场景，使用文本条件图像生成模型，生成与输入文本语义一致的图像。

　　虚拟数字人场景合成算法：涉及人脸生成、人脸替换、人物属性编辑、人脸操控、姿态操控等生成或者编辑图像、视频内容中生物特征的技术

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深度图融合生成的是稠密点云

1、③一种单目稠密建图系统,仅使用局部移动摄像机即可实时生成高质量的密集深度图。 如实验和补充视频所示,深度图可以直接融合到3D地图中,用于3D重建和无人机自主飞行。 该系统也作为社区的开源发布。 已经提出了许多方法来解决单目稠密建图问题。 在计算机视觉中,使用图像重建环境的问题也称为运动结构(SfM)。 给定一系。

2、也就是说要完成一张采用Deep Fusion深度融合模式的照片，必须有9张特定的原片素材，如上图。2、手机把四张正常曝光时长的照片跟最后哪张长曝光照片用某种方式合并，生成一张“合成长时间”素材 3、现在，Deep Fusion深度融合模式会选择一张细节最多的短曝光照片，与上文合成的那张“合成长时间”照片进。

3、解锁背景层权限：默认情况下，背景层是锁定的，通过右键点击并选择“解锁”，让它成为可编辑的一部分。 选择自动混合图层：选中你想要融合的图层，进入“编辑”菜单，找到并点击“自动混合图层”选项。 设定融合模式：在弹出的对话框中，选择“堆叠图像”模式，这将决定融合的自然程度。 融合完成。

4、此时的我们已经得到了全局特征和局部特征，此时就需要一个机制全局和局部特征，以及稀疏点云，来生成稠密点云。为了实现这一任务，DensePCR提出了输出点对应的特征向量 ，分别由点坐标、全局特征和局部特征构成，表示为[Xp,Xg,Xl] ，其维度为 n×(3+ng+nl) 。n个点是怎么变成4n个点的呐？DensePCR。

5、总的来说，图像融合是一种将多个图像信息合并的技术，旨在生成更富有信息和更全面的图像表达。它在很多领域都有广泛的应用，能够提供更好的图像分析和理解能力。除了上述方法，还有其他一些高级的图像融合技术，例如基于小波变换、多尺度方法、深度学习等。这些方法能够更好地处理图像的多样性和复杂性，以。

6、深度伪造背后的视频模型，以动作特征驱动，包括精确的运动估计和细致的图像生成。运动估计通过关键点检测器捕捉物体运动，并通过稠密运动网络分解出局部运动，构建出密集的运动场。图像生成模块巧妙地处理遮挡问题，利用名人图片生成栩栩如生的动画。关键点检测器通过一阶泰勒展开法预测关键点及其变化，稠密运动。

7、深度学习技术在图像融合领域也取得了显著的成果。使用深度神经网络可以更好地学习两个图像之间的关系，从而实现更高质量的图像融合效果。一些基于生成对抗网络（GAN）的方法在图像融合任务中表现出色。还有一些基于特征匹配和重建的深度学习方法被提出，为图像融合技术带来了新的突破。

8、滑动窗口的大小决定了深度图的精度与细节，小窗口虽然提供高精度，但对噪声敏感；大窗口则牺牲细节以换取更好的抗噪性能。在实际应用中，能量优化法成为图像匹配的利器，它通过最小化能量函数找到最佳匹配，区分了局部和全局匹配策略，从而生成稠密或稀疏的深度图。双目相机，如Realsense D435i、ZED MINI和。

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